sta*_*n12 6 python python-2.7 python-3.x pandas
我有一个 Pandas 数据框列,其中包含如下名称列表:
Names
Roger Williams, Anne Graham
Joe Smoe, Elliot Ezekiel
Todd Roger
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
还有一个带有 user_ids 的字典:
map = {Roger Williams: 1234, Anne Graham: 4892, Joe Smoe: 898, Elliot Ezekiel: 8458, Todd Roger: 856}
我需要使用 pandas .map 函数将列表中的每个名称与 user_id 进行映射,如下所示:
Names user_id
Roger Williams, Anne Graham 1234, 4892
Joe Smoe, Elliot Ezekiel 898, 8458
Todd Roger 856
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
有人可以帮我完成这个吗?我真的很难受。谢谢!
In [124]: mapping
Out[124]:
{'Anne Graham': 4892,
'Elliot Ezekiel': 8458,
'Joe Smoe': 898,
'Roger Williams': 1234,
'Todd Roger': 856}
In [125]: df
Out[125]:
Names
0 Roger Williams, Anne Graham
1 Joe Smoe, Elliot Ezekiel
2 Todd Roger
In [126]: df.replace(mapping.keys(), list(map(str, mapping.values())), regex=True)
Out[126]:
Names
0 1234, 4892
1 898, 8458
2 856
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如果你有一个字符串列表:
In [131]: df
Out[131]:
Names
0 [Roger Williams, Anne Graham]
1 [Joe Smoe, Elliot Ezekiel]
2 [Todd Roger]
In [133]: df.Names.apply(', '.join).replace(mapping.keys(), list(map(str, mapping.values())), regex=True)
Out[133]:
0 1234, 4892
1 898, 8458
2 856
Name: Names, dtype: object
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
杠杆pd.Series和astype(str)
df.replace(pd.Series(m).astype(str), regex=True)
Names
0 1234, 4892
1 898, 8458
2 856
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
设置
df = pd.DataFrame({
'Names': [
'Roger Williams, Anne Graham',
'Joe Smoe, Elliot Ezekiel',
'Todd Roger'
]
})
m = {
'Roger Williams': 1234, 'Anne Graham': 4892,
'Joe Smoe': 898, 'Elliot Ezekiel': 8458, 'Todd Roger': 856
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
| 归档时间: |
|
| 查看次数: |
5458 次 |
| 最近记录: |